Matlab绘图形状的代码 - 描述统计项目 - Udacity

Matlab绘图的形状代码多视图CNN（MVCNN）用于形状识别。该项目的目标是学习用于形状识别的通用描述符。为此，我们使用卷积神经网络（CNN）训练用于形状识别的判别模型，其中基于视图的形状表示是唯一提示。示例包括线条画、去除颜色的剪贴画图像或几乎没有纹理信息的3D模型渲染。如果您使用此项目中的代码的任何部分，请引用： @inproceedings {su15mvcnn，作者= {Hang Su和Subhransu Maji和Evangelos Kalogerakis和Erik G. Learned {-} Miller}，标题= {用于3d形状识别的多视图卷积神经网络}，书名= {Proc。 ICCV}，年份= {2015}} 安装依赖项：git submodule update --init 编译为CPU编译： # two environment variables might need to be set, e.g. MATLABDIR= MEX=/bin/mex matlab -nodisplay -r \"s

算术均数：=AVERAGE(B5:B14) 几何均数：=GEOMEAN(B5:B14) 中位数：=MEDIAN(B5:B14) 极差：=MAX(B5:B14)-MIN(B5:B14) 标准差：=STDEV(B5:B14) 四分位间距：=QUARTILE(B5:B14,3)-QUARTILE(B5:B14,1) 变异系数：=B19/B15*100

Matlab绘图形状代码围绕着一个漫画图像分类器建立，用于匹配现实生活中的肖像与人造漫画绘图。该分类器利用多种相似性检查，如结构相似性指数、边缘检测和形状追踪。提供了在本地计算机上运行和测试项目的说明，包括安装Python3，必要的软件模块如skimage和python-opencv，并指导如何使用Matlab绘图仪GUI来评估两个输入图像之间的相似度。

Matlab图形绘制代码驾驶员辅助系统1）摘要：利用图像处理技术和人工神经网络进行交通标志的检测和识别，通过网络摄像头和机器学习算法检测驾驶员的疲劳，同时应用车道跟踪系统来确保车辆行驶在正确的车道上，无需昂贵的传感器。所提出的技术能够准确地检测和识别输入图像中的多个交通标志，识别准确率达到85％。采用经过SVM训练的疲劳模型，并利用欧几里得距离函数进行距离测量，系统通过监测“眼睛”和“嘴巴”的距离来预测驾驶员的疲劳状态，如距离接近疲劳状态则系统会及时警示驾驶员。 2）简介：交通标志的位置确认在智能交通系统（ITS）领域具有重要意义。交通标志描绘了街道的交通状况，为驾驶员提供警告和指导，保护驾驶安全。全球车辆数量的增加导致了街道事故的增加，其中路牌的认知障碍和驾驶员的疏忽是重要的事故原因之一。驾驶员辅助系统（DAS）如交通标志识别（TSI）系统正致力于解决这些问题。

这段代码实现了从阴影中恢复形状的算法，使用了 Matlab 语言。

这是一份关于数据分析及统计描述的PPT资源，为学习者提供参考。

Matlab图形属性详解 线型、点标记和颜色控制，让你的图形表达更清晰： 线型: - 实线 -- 虚线 -. 点划线 : 间断线 点标记: . 点 o 小圆圈 x 叉子符 + 加号 * 星号 s 方格 d 菱形 ^ 朝上三角 v 朝下三角 > 朝右三角 颜色: 使用 help plot 命令查看颜色选项 更多属性设置，请参考Matlab官方文档。

图形对象和句柄在MATLAB的绘图过程中扮演着核心角色。图形对象是图形系统中最基本、最底层的单元，通过它们可以实现对图形的控制和调整。例如，可以通过定义变量x和y1、y2来创建图形对象，并使用plot函数将它们绘制出来，以展示正弦曲线sin(2x)和余弦曲线cos(2x)的关系。

基于http://www.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/6760-ashape-a-pedestrian-alpha-shape-extractor中的ashape包从一组x/y数据点中提取二维边界坐标。